秦巴山区堵河流域径流变化归因分析

张晓莹,何 毅,翁学先,邵祎婷

(1.西北大学 城市与环境学院,西安 710127; 2.陕西省地表系统与环境承载力重点实验室,西安 710127; 3.江西省玉山县水利局,江西 玉山 334700; 4.浙江水利水电学院 水利与环境工程学院,杭州 310018)

0 引 言

水资源是人类赖以生存的战略性资源,其管理乃至演变将会对经济、社会和生态环境的可持续发展产生重要影响[1]。地表径流是构成水资源最重要的形式之一,作为人类用水的最主要来源维持着人类的生命系统[2]。在对径流演变规律的研究中,一般认为气候变化和人类活动共同作用改变河川径流量。气候变化主要通过降水、气温、蒸散发、日照、风速等气象要素直接改变径流过程。同时气候变化导致的流域下垫面特征(如植被覆盖等)对流域径流也会产生间接影响。人类活动对水资源的影响主要为土地利用/覆被的改变和人类对水资源的开发利用两大方面,表现活动为城市化建设,修建水库、大坝等水利工程建设和人工取用水过程。这些因素导致全球的许多河川径流量发生了改变,严重影响着流域的水循环系统[3]。因此定量分析流域径流量变化的驱动力,加深流域水文演变规律的理解,对流域的水资源科学管理具有重要的指导意义。

近年来,定量分析流域水文过程受到的气候变化和人类活动的影响已经成为水文领域的研究热点问题。目前分析流域径流变化原因方法较多,如水文统计法[4]、弹性系数法[5]、水文模型法[6]等。其中Budyko假设相较于其他方法来说计算相对简单,参数容易获取且具有一定的物理意义。在近年来气候变化的背景下,该方法已被广泛应用。许多研究者利用流域的气象和水文数据进行拟合,均取得了满意的效果。Wang等[7]基于Budyko假说的分解方法,量化了美国413个流域的气候变化和人类直接影响与年径流量的关系,发现整体上气候变化影响大于人类直接影响,同时说明了美国本土地区人为变化的空间异质性。徐翔宇[8]针对中国296个子流域1956—2005年间的径流变化,计算分析了气候和下垫面变化对径流的影响;结果表明我国南方大部分流域受气候变化影响,北方流域根据位置的不同主导因素不同。Liang等[9]基于Budyko理论,定量分析了1961—2009年黄土高原大部分流域生态恢复措施对径流变化的影响,发现生态恢复措施是大部分流域径流下降的主导因素。Xu等[10]选取了海河流域33个山地流域,基于1956—2005年水文气象数据,分析得出人类活动对该流域径流变化的影响更大,贡献率达74.42%。

秦岭大巴山区(以下简称秦巴山区)是中国南北方的重要分界线,具有特殊的地理意义[11]。堵河全域位于秦巴山区,是汉江的一级支流,属于典型的过渡地带。同时该流域位于中国南水北调中线工程的水源区,分析其水资源变化具有重要的指导意义。目前针对堵河流域的水文过程研究主要集中于水文气象特征分析方面[12-15],而对径流变化的原因分析较少。鉴于此,本研究基于8种Budyko假设方法,研究了1960—2016年间气候变化和人类活动对堵河流域径流量的影响,识别了各因素对径流变化的影响程度,进一步加强了对该区域水文资源的认识。

1 研究区域与数据

1.1 研究区概况

堵河位于汉江上游南岸,是汉江最大的一条支流,由西源泗河和南源官渡河汇合而成。泗河发源于四川陕西交界的大巴山北麓,官渡河发源于湖北省神农架林区。泗河从陕西进入湖北境内后转向东行,与湖北境内由南向北行的官渡河在两河口汇合后称为堵河,最终流入汉江。

堵河全流域均处于秦巴山区,地跨陕西、湖北两省,介于31°21′N—32°50′N和109°30′E—110°40′E之间。流域内以亚高山地貌类型为主,地势起伏较大,西南高东北低[16]。研究区属于大陆亚热带季风气候区,受地形地貌的影响,气候垂直带分布差异明显,雨量充足。土壤类型以黄棕壤为主,有机质含量较高。流域内的植被覆盖度高,植被类型丰富[17]。本研究选取了以黄龙滩水文站为界的堵河流域,黄龙滩水文站位于堵河下游,距河口30 km,控制流域面积为10 995 km2,占堵河流域面积的87.9%[18](图1)。

图1 堵河流域示意图Fig.1 Location of the Duhe River Basin

1.2 数据来源与处理

本文所研究的时段为1960—2016年,选择了堵河流域17个气象站点的逐日气象要素数据。所有的气象数据来源于中国气象数据共享网(http:∥data.cma.cn),包括平均气温、降水量、风速、日照时数和相对湿度。各站点的潜在蒸散发量E0采用Penman-Monteith公式计算得到[19],流域的降水量和潜在蒸散发量通过反距离权重法(Inverse Distanc Weight,IDW)进行插值计算。

黄龙滩水文站1960—2016年逐年径流量数据来自《中华人民共和国水文年鉴(长江流域水文资料)》;堵河流域SRTM 90 m数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)产品来自于地理空间数据云,经过ArcGIS地理信息处理得到堵河流域90 m分辨率的DEM数据;1990—2016年土地利用数据来源于中国区1990—2020年逐年30 m分辨率土地利用数据集CLCD[20];1990—2016年5 km 归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据来源于国家科技资源共享服务平台——国家地球系统科学数据中心(http:∥www.geodata.cn)。

2 研究方法

2.1 Mann-Kendall 趋势检验

非参数Mann-Kendall (MK)检验已被广泛应用于长时间序列分析[21],本文利用该方法确定降水量、径流量和潜在蒸散发的变化趋势。若MK检验方法的统计量Z值为正,则序列呈递增趋势,相反则序列呈递减趋势。同时如果|Z|>1.65(1.96、2.58),则在0.1(0.05、0.01)显著水平上,时间变化趋势显著。MK用来判断趋势变化的显著性,计算公式如下:

(1)

其中,S值定义为

1960≤i

(2)

(3)

式中:xi和xj分别为i年和j年的降水量、径流量和潜在蒸散发量;Z为标准化后的检验统计量;S为检验统计量;n为时间序列长度;sgn为符号函数。

2.2 Pettitt突变检验

Pettitt突变检验是水文研究中常用的一个寻找序列突变点的方法,本文利用该方法分析研究区径流量发生突变的时间[22]。该方法原理如下:对于一个给定的时间序列X{xi,i=1,2,3,…,n},假定其在某一时间t出现了突变,可把时间t视为序列的分割点,将序列分为(x1,x2,…,xt)和(xt+1,xt+2,…,xn)2个部分,并进行统计量定义

式中Ut,n的极小值所对应的时刻t即为突变年份。

突变点的显著性检验公式p为

(5)

若p≤0.05,认为该点通过了95%的置信水平检验,突变显著。

2.3 流域径流变化归因分析方法

2.3.1 流域水量平衡方程

对于一个给定的流域,其流域的水量平衡方程可以表示为

Q=P-ET-ΔS。

(6)

式中:P为降水量(mm);ET为实际蒸散发量(mm);ΔS为流域储水量变化(mm),在多年平均尺度下,ΔS可视为0;Q为径流深(mm)。

气象学家Budyko在进行全球水量平衡研究时,假设流域的长期实际蒸散发受到水分和能量供给条件的共同作用。基于此,将其降水作为陆面实际蒸散发的水分供给,将潜在蒸散发作为能量供应,提出了水热耦合方程的一般形式,即

(7)

2.3.2 基于Budyko假设的弹性系数法

在此基础上,学者们对Budyko框架进行了深入探索,目前已经发展了多种Budyko型方程。表1列出了8种详细的Budyko型方程,其中前4种是非参数型方程,后4种是参数型方程,参数使得它们比非参数方程具有更大的灵活性。

表1 8种估算实际蒸散发的Budyko型方程Table 1 Eight Budyko-type equations for estimating actual evapotranspiration

根据表2所示的实际蒸发量计算方程可以得到由气候变化引起的径流量变化,表示为

表2 1960—2016年堵河流域各水文气象要素趋势检验Table 2 Result of trend tests for each hydrometeorological element in Duhe River Basin from 1960 to 2016

(8)

其中,εp和εE0由式(9)计算可得。

(9)

式中:ΔQc为气候变化所造成的径流量变化;εp和εE0分别为径流对降水和潜在蒸散发的弹性系数;ΔP为降水量的变化量;ΔE0为潜在蒸散发的变化量。

人类活动对径流的影响量可表示为

ΔQt=ΔQc+ΔQh。

(10)

式中:ΔQt为评价期与基准期径流量的差值;ΔQh为人类活动所造成的的径流量变化。

因此,由式(10)可以计算出气候变化(nc)和人类活动(nh)引起径流变化的贡献百分比,即

(11)

(12)

3 结果与分析

3.1 水文气象要素变化趋势及突变检验

本文利用堵河流域1960—2016年的年径流深、降水量和潜在蒸散发数据资料,与对应年份进行了曲线拟合,并采用MK趋势检验和Pettitt突变检验对各要素进行了显著性检验和径流量突变点识别,结果如表2和图2所示。

图2 1960—2016年堵河流域各水文气象要素变化趋势分析Fig.2 Trend analysis for each hydrometeorological element in Duhe River Basin from 1960 to 2016

图3 1960—2016年堵河流域年径流量突变点Fig.3 Abrupt change analysis of annual runoff in Duhe River Basin from 1960 to 2016

堵河流域多年平均径流深、降水量和潜在蒸散发量分别为494.75、989.14、898.56 mm。由表2和图2分析结果可知,以上各要素MK的检验结果分别为-2.40、-0.56、-1.25,说明研究区内各要素均呈现减少趋势,减少速率分别为3.198 0、0.855 3、0.485 1 mm/a。其中径流量下降趋势显著(p<0.05),降水量和潜在蒸散发量下降趋势不显著(p>0.1)。

Pettitt突变结果表明,堵河流域1960—2016年的年径流量在1994年发生了突变(p<0.05),故将1994年作为突变年份,将1960—1994年划分为基准期,1995—2016年划分为突变期进行归因分析。与突变前时期相比,年径流深、年降水量在突变年后分别减少了117.11、40.92 mm,潜在蒸散发量变化量较少,增加了1.90 mm。

3.2 土地利用/覆被变化分析

堵河流域1990—2016年各土地利用类型面积及比例见表3,流域内土地利用类型主要为农田和森林,从1990年、2000年、2010年、2016年4期土地利用数据来看,农田和森林的占比总和分别为96.96%、96.53%、97.21%、99.02%。其中农田呈现先增加后减少的趋势,森林先减少后增加,转折点均出现在2000年,这得益于20世纪90年代末提出的退耕还林还草政策,进一步加强了水土保持措施。在其余土地利用类型中,灌木和草地的面积在一直减少,水体和不透水面的面积呈现略微上升趋势。

表3 1990—2016年堵河流域各土地利用类型面积及比例Table 3 Area and proportion of land use types in Duhe River Basin from 1990 to 2016

1990—2016年堵河流域6种土地利用类型的转移情况结果见表4,根据1990年和2016年两期土地利用类型面积情况,可以看出除了农田、草地和灌木外,其余土地利用类型都有不同程度的增加。其中变化量最大的是森林,面积增加了385.42 km2,其次为灌木,减少了205.78 km2,农田减少了138.45 km2,草地减少了84.97 km2,水体的增加面积为30.13 km2,不透水面增加的面积最小,<20 km2。

表4 1990—2016年堵河流域土地利用转移矩阵Table 4 Transfer matrix of land use types in Duhe River Basin from 1960 to 2016

根据2期土地利用转移情况,可以看出转移量较大的是农田、森林和灌木。其中431.98、1.62、0.47、19.60、18.33 km2的农田转移分别为森林、草地、灌木、水体和不透水面;305.63、1.16、1.45、5.05、3.27 km2的森林分别转移为农田、草地、灌木、水体和不透水面;11.59、195.74、0.98 km2的灌木分别转移为农田、森林和草地;其中灌木和农田的转出均以森林为主。

堵河流域内地形地势、水土性质在短时间内变化不大,人类开发利用土地占比不大,因此本研究认为植被变化是造成流域内下垫面变化的主要因素。进而采用可以代表植被变化的归一化植被指数(NDVI)来研究流域内植被的变化情况,分析其变化对径流量的影响。NDVI作为探究植被生长和植被覆盖程度的最佳指标,可以有效分析区域内的植被变化情况。植被变化对流域径流量有直接影响,利用1990—2016年5 km NDVI数据对堵河流域植被覆盖变化进行了分析。MK检验的Z统计值为5.420 2,年均NDVI上升趋势显著(p<0.01)(图4),1990—2016年年均NDVI为0.748。

图4 1990—2016年堵河流域NDVI变化趋势Fig.4 NDVI change in Duhe River Basin from1960 to 2016

3.3 径流变化归因分析

3.3.1 径流对气候变化的敏感性分析

基于8种Budyko水热耦合平衡方程理论分析计算了堵河流域的气象水文变量特征和径流对气候要素的敏感性。如表5所示,堵河流域基准期和突变期干旱指数分别为0.92和0.96,人类活动期相比于基准期,干旱指数呈现增加趋势,表明随着时间的推移流域内呈现一定的暖干化趋势。

表5 基于Budyko假设的干旱指数和弹性系数Table 5 Aridity indices and elastic coefficients based on Budyko assumptions

基于不同的Budyko方程式计算所得的弹性系数均有所差异,其中前4种方程式无参数参与计算,后4种均计算了下垫面参数。由表5可以看出参数型方程所得的弹性系数更加稳定,相较于4种非参数型方程波动范围相对较小,整体上降水量的弹性系数处于1.48～2.37之间,潜在蒸散发量的弹性系数位于-1.37～-0.48之间。该弹性系数表明,降水量或潜在蒸散发量每增加(减少)1%,径流量将会增加(减少)1.48%～2.37%或减少(增加)0.48%～1.37%。

总体来看,堵河流域的径流与降水量呈正相关,与潜在蒸散发量呈负相关,且降水量的弹性系数绝对值高于潜在蒸散发量的弹性系数绝对值,表明径流变化对降水量的敏感性更强。通过对比分析突变年前后的弹性系数,突变期的降水量和潜在蒸散发弹性系数绝对值均大于基准期,说明径流在1995—2016年突变期受到2个因素的影响更大,敏感性增强。另外,就下垫面参数来说,变化期的参数均有不同程度的增加,表明了该流域在人类活动的长期影响下下垫面特征出现了很大的变化。

3.3.2 径流变化的归因识别

本文通过利用8种Budyko的假设方法,分别计算了气候变化和人类活动对径流变化的贡献率。从表6来看,堵河流域年径流量减少了117.11 mm,8种计算方法所得结论差别不大。其中气候变化使径流量下降了32.81～49.55 mm,而人类活动的主导作用使径流量下降了67.56～84.32 mm。由此计算得到的气候因子对径流变化的贡献率为28.00%～42.31%,人类活动的贡献率为57.69%～72.00%。

表6 气候变化和人类活动对1990—2016年堵河径流变化的贡献率分析Table 6 Quantitative contributions of climate change and human activities to runoff in Duhe River Basin from1960 to 2016

对比分析8种计算结果,不同的公式计算所得结果趋势一致。傅抱璞、Zhang等、Yang等、Wang和Tang为考虑下垫面参数的经验公式,流域除了受降水量、蒸散发量等气候因素影响,也会受到植被、土壤等下垫面的影响,由此4种方程式计算所得的贡献率基本一致,且均小于非参数方程的计算结果。虽有所差异,但从各个公式计算所得到的结果来看,在堵河流域人类生产活动对流域径流的影响要高于气候变化的影响。

4 讨 论

在径流变化研究中,气候变化和人类活动是最重要的2个影响因素。以上研究发现,人类活动比气候变化对堵河流域径流量变化的影响更大。人类活动[31]会通过改变流域的下垫面条件影响水文过程,一般与国家政策、水利措施、土地利用/覆被的关系密切。而土地利用/覆被变化在人类活动中对流域的影响最为直接。通常认为地形地势与土壤条件都比较稳定,因此下垫面参数的增加主要由于土地利用的变化或植被的增加。

堵河流域自1980年以来,在竹溪、房县、竹山积极开展了以小流域综合治理为重点的的水土保持工作,包含退耕还林还草。经济林、坡改梯等有效政策维持了森林资源的增长[18],导致其对径流量产生了一定的影响。同时由于该流域的植被NDVI增加,导致植被冠层的截留量与蒸散发量增加[32],可能会提高流域的蓄水能力,从而改变流域的产汇流过程,导致堵河流域径流减少。因此堵河流域植被覆盖增加也可能是径流减少的原因之一。

5 结 论

本文基于堵河流域17个气象站点的数据和黄龙滩水文站的径流数据,采用 Budyko假设的分析方法,从气候变化和人类活动两方面综合分析了流域径流的演变特征和影响因素,其中重点分析了人类活动对堵河流域径流的影响。主要结论如下:

(1)堵河流域1960—2016年年径流量呈显著下降趋势(p<0.05),并在1994年发生明显突变,突变期相比基准期年均径流量减少了117.11 mm。同期年降水量和年潜在蒸散发量下降趋势不显著(p>0.1)。

(2)采用8种Budyko假设方法分别评估和量化了气候变化和人类活动对径流变化的影响。认为人类活动对下垫面特征的改变,如土地利用变化和植被覆盖变化会对径流产生更显著的影响。人类活动对径流的贡献率在57.69%～72.00%之间,气候变化的贡献率在28.00%-42.31%之间,且研究发现相比于潜在蒸散发量来说,径流量的变化对降水的敏感性更高。

(3)堵河流域径流减少的主要原因是人类活动引起的下垫面特征变化。自1990年以来,堵河流域内土地利用结构发生变化,林地大幅度增加,植被覆盖显著上升,水土保持措施的增强,进一步影响了流域的水文过程。